Solution: 3 Sum

Author: obzva

3sum/flynn.py

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+'''
+풀이
+- 중복되는 triplet을 피하기 위해 배열 nums를 정렬합니다
+- nums를 순회하며 이중 반복문을 수행하여 res 배열을 만듭니다
+- 중복되는 triplet을 피하기 위해 appended set을 이용합니다
+
+Big O
+- N: 배열 nums의 크기
+
+- Time complexity: O(N^2)
+  - nums를 정렬하는데 걸리는 시간은 NlogN 형태로 증가합니다
+  - 이중 반복문을 실행하는데 걸리는 시간은 N^2 형태로 증가합니다
+  - O(NlogN + N^2)에서 증가율이 가장 큰 항은 N^2이므로 시간복잡도는 O(N^2)이라고 볼 수 있습니다
+
+- Space complexity: O(N)
+  - nums를 정렬한 배열을 복사하여 sorted_nums에 저장하였고 이에 필요한 공간은 N의 형태로 증가합니다
+  - 첫번째 반복문 안의 store은 최대 N만큼 커질 수 있습니다
+  - appended 집합은 nums의 모든 원소가 고유하더라도 N보다 커질 수 없습니다
+'''
+
+class Solution:
+    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
+        n = len(nums)
+
+        sorted_nums = sorted(nums)
+
+        res = []
+
+        for i in range(n - 2):
+            first = sorted_nums[i]
+            
+            if i > 0 and first == sorted_nums[i - 1]:
+                continue
+            
+            store = {}
+            store[-first - sorted_nums[i + 1]] = sorted_nums[i + 1]
+
+            appended = set()
+
+            for j in range(i + 2, n):
+                second = sorted_nums[j]
+
+                if second in store and second not in appended:
+                    res.append([first, store[second], second])
+                    appended.add(second)
+                store[-first - second] = second
+        
+        return res